AVA想让 Agent 帮你分析文件，或把数据分析能力接进自己的产品？AVA 把数据接入、查询执行和图表生成串成了一套工具。你可以安装 Agent Skill 直接使用，也可以通过 TypeScript / JavaScript SDK、命令行接入，再按运行环境选择合适的执行引擎。
让 Agent 帮你分析从安装 Skill 到拿到分析结果，跟着示例跑一遍。在项目中接入安装 SDK，在 Node.js 里跑通第一次分析。在前端分析数据使用 JavaScript 引擎，直接在浏览器里完成分析。在终端里分析加载数据、执行查询、导出图表，都用命令完成。
核心工作流
先接入数据，看看有哪些表和字段，再提出问题。拿到结果后，可以继续把它画成图表。
接入数据分析数据生成图表
- 先看清数据有什么。
schema()自动发现表和字段；需要统计信息时调用profile()，有业务口径要交代时使用semantic()。参见了解数据结构。 - 不知道从哪里问起？
suggest()会结合数据结构和已有统计信息，推荐值得分析的问题。 - 直接描述你要分析什么。
analyze()按所选策略生成查询、执行并整理结论。 - 也可以只用其中一步。 想先看代码再执行，就分开调用
translate()和query()；已有结果要画图，可以分别使用recommend()和viz()。
选择执行引擎
| 引擎 | 查询语言 | 运行环境 |
|---|---|---|
| DuckDB | SQL | Node.js，默认引擎 |
| JavaScript | JavaScript | 浏览器和 Node.js |
| Python | Python / pandas | Node.js，需提供 Python 执行器 |
| Supabase | PostgreSQL SQL | Node.js，远程执行 |
| ClickHouse | ClickHouse SQL | Node.js，远程执行 |
各引擎支持的数据源和配置方式见执行引擎。
按这个顺序上手
第一次使用，可以跟着下面的顺序走完一遍。熟悉基本流程后，再按项目需要调整模型、执行环境，或扩展自己的引擎。
- 跑通第一次分析
安装 SDK，连接模型，用一份小数据确认整条流程能跑通。
- 换成自己的数据
接入文件或数据库，再查看数据结构与统计信息，确认字段和数据质量。
- 围绕业务问题展开分析
让 AVA 推荐问题，或直接提出需求；需要先探索再回答时，换用合适的分析策略。
- 把分析结果画出来
直接生成图表，也可以先保存配置，等需要时再渲染。
- 配置与扩展
查阅参数时可以直接打开 API 参考；想了解公开能力对应的源码模块，可以阅读架构说明。